12、图像滤波与形态学操作技术解析

图像滤波与形态学操作技术解析

1. 图像滤波与目标定位

在图像处理中，图像滤波是一个重要的环节。通过特定的滤波算法，可以对图像进行处理，以达到不同的目的，例如目标定位。

1.1 均值滤波与二值化处理

均值滤波是一种常见的滤波方法，它通过计算矩形区域内像素的平均值来平滑图像。以下是使用OpenCV进行均值滤波和二值化处理的代码：

cv::Mat binaryFiltered;
// box filter compute avg of pixels over a rectangular region
cv::boxFilter(image, filtered, CV_8U, cv::Size(blockSize, blockSize));
// check if pixel greater than (mean + threshold)
binaryFiltered = image >= (filtered - threshold);

在这段代码中， cv::boxFilter 函数用于计算图像的均值滤波，而 binaryFiltered 则是通过比较原始图像和滤波后的图像得到的二值化图像。

1.2 基于直方图的目标定位

直方图是一种有效的全局表示方法，可以用于目标定位。具体步骤如下：
1. 计算参考直方图 ：使用 Histogram1D 类计算原始图像中目标区域的直方图。